巧妙設置解決Saber仿真過程中的卡頓
Saber功能強大,但很多朋友在使用過程中都會遇到卡頓的現(xiàn)象。卡頓現(xiàn)象的產(chǎn)生有可能是優(yōu)于電腦配置較低造成的,但在大多數(shù)情況下的卡頓是由于硬盤空間在短時間被仿真數(shù)據(jù)大量占用造成的。在對非線性系統(tǒng)進行仿真時仿真數(shù)據(jù)會占用大量的硬盤空間,本文就將通過控制仿真數(shù)據(jù)大小的方式來幫助大家解決卡頓的問題。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201808/386398.htm在Saber的Time-Domain Transient Analysis(即TR分析)對話框中,Input/Output欄有三種參數(shù)可以控制TR分析結(jié)果大小。
它們分別是:Signal List、Waveformsatpins、Datafile,如圖1所示。
下面簡單分析一下這幾個參數(shù)的意義以及如何設置才能減少仿真數(shù)據(jù)。
SignalList:用來確定仿真結(jié)果仿真中帶有哪些節(jié)點信號。其默認值是All Toplevel Singals,意思是在仿真結(jié)果文件中包含所有的頂層信號。其提供的第二項選擇是AllSignals,意思是在仿真結(jié)果中包含所有的信號(包括所有的底層信號)。
但是在仿真過程中,往往不需要觀測所有的節(jié)點信號變量,而只需要對部分信號進行分析,此時如果選擇前面兩個選項就會在仿真結(jié)果文件中附加很多不需要的信號,從而增大了仿真結(jié)果文件所占用的空間。可以利用Signal List提供的Browse Design選項,手動的選擇自己需要觀測的信號,這樣就能大大的節(jié)省仿真結(jié)果文件所占的空間。
Waveformsat Pins:用來確定仿真結(jié)果中節(jié)點信號變量的性質(zhì)。
Saber軟件中用跨接變量(Across Variable)和貫通變量(Through Variable)來表示不同性質(zhì)的節(jié)點信號。
對于電系統(tǒng)而言,AcrossVariable指節(jié)點電壓,而Through Variable指節(jié)點電流。當然,對于其他系統(tǒng)來說,這兩個變量又有著不同的含義,比如對于機械系統(tǒng),Across Variable指位移或者角度,而Through Variable指力。具體定義可參考saber的幫助文檔。
這個設置默認的選項是AcrossVariablesOnly,意思是在仿真結(jié)果文件中只包含Across Variable。
另外兩個選項是Through Variables Only和Acrossand Through Variables。如果選擇crossand Through Variables就會在仿真結(jié)果文件中包含兩種變量,此時將增大仿真結(jié)果文件所占用空間,因此在不需要同時觀測兩種性質(zhì)信號時,可根據(jù)需要選擇一種,這樣就能節(jié)省仿真結(jié)果文件所占的空間。
DataFile:這項設置對于節(jié)省仿真結(jié)果文件所占空間非常有用,它用來確定仿真過程中數(shù)據(jù)文件的名稱。
Saber軟件在TR分析的時候,除了根據(jù)SignalList以及WaveformsatPins設置產(chǎn)生相應的波形文件以外,還會將整個仿真過程中所有的仿真數(shù)據(jù)保存在一種數(shù)據(jù)文件中,這種數(shù)據(jù)文件的名稱是由DataFile設置來確定的。
這些數(shù)據(jù)文件通常用于以TR分析為基礎的后續(xù)分析,比如Stress,Sensitivity等等,另外,Saber中還有一個功能叫做Extract,可以從數(shù)據(jù)文件中抽取需要觀測的信號并生成波形文件,便于對一些在SignalList中沒有指定的信號進行觀察。由于數(shù)據(jù)文件包含了所有的仿真數(shù)據(jù),所有它需要占用非常大的硬盤空間,因此,當確定不需要在TR分析之后做任何后續(xù)分析,也不需要在抽取任何信號的時候,就可以通過設置DataFile,告訴仿真器不生成數(shù)據(jù)文件,從而大大節(jié)省了硬盤空間。具體方法是:將DataFile欄設置為下劃線_即可。(注意設置的時候雙引號要去掉)
只要對以上介紹的三種參數(shù)進行設置,相信就能解決saber仿真使用過程中卡頓的問題。在saber使用過程中遇到仿真過程卡頓的朋友可以試著用文中的方法來進行解決。Saber工具性能強大,但相對的其結(jié)構(gòu)也較為復雜,因此想要完全掌握其功能還是比較困難的,需要較高的熟練度。
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